„Python: Įvadas į duomenų analizę“ - kursas 30 000 RUB. iš MSU, mokymas 4 sav. (1 mėnuo), data: 2023 m. lapkričio 30 d.

1. Python programavimo kalbų bibliotekos.

Pagrindinės bibliotekų paskirtys ir funkcijos;
Duomenų analizės bibliotekų tipai: Pandas, Numpy, Statsmodels, Sklearn, Seabourne;
Duomenų vizualizavimo bibliotekų tipai;

2. Tipai ir duomenų struktūros Python.

Duomenų tipų tipai: Integer, float, bool, srting, object;
Duomenų struktūrų tipai: duomenų rėmelis, serija, masyvas, eilės, sąrašai ir kt.;

3. Duomenų įkėlimas į programą ir išankstinė analizė.

Duomenų įkėlimas įvairiais formatais (xlsx, csv, html ir kt.);
Eilučių ir stulpelių skaičiaus nustatymas;
Trūkstamų reikšmių nustatymas;
Duomenų tipų identifikavimas matricoje;

4. Python funkcijos duomenų analizei.

Aprašomosios statistikos gavimo funkcijos (max, min, vidurkio, medianos, kvartilių radimas);
Duomenų pasiskirstymo tankio vizualizavimo funkcijos (Normalus Gauso skirstinys);
Dvejetainių kintamųjų kūrimo funkcijos (dummies var);
Mašininio mokymosi algoritmų kūrimo modeliams (mažiausių kvadratų, paramos vektorių mašinos, atsitiktinis miškas, logistinė regresija, laiko eilutės) funkcijos;

5. Regresijos modelių konstravimas.

Tiesinės regresijos sudarymo mažiausių kvadratų metodu tikslas;
Hipotezių siūlymas ir problemos nustatymas (pagal darbo duomenis);
Regresijos modelio kūrimas Python programoje;
Gautų koeficientų ir modelio visumos reikšmingumo įvertinimas (t-statistika, F-statistika);
Modelio kokybės vertinimas (R2);
Gauso-Markovo prielaidų tikrinimas;
Gautų rezultatų interpretavimas;

6. Klasifikavimo modelių konstravimas.

Atsitiktinis miško algoritmas;
Logistinė regresija;
Palaikykite vektorinę mašiną;

Adresas

119991, Maskva, g. Leninskie Gory, 1, bldg. 51, 5 aukštas, 544 kab (dekanatas)

Rodyti žemėlapyje